РАЗРАБОТКА АГРЕГАТОРА ОНЛАЙН-ЗАПИСЕЙ В МЕДИЦИНСКИЕ КЛИНИКИ: АРХИТЕКТУРА, ФУНКЦИОНАЛЬНОСТЬ И ПЕРСПЕКТИВЫ ВНЕДРЕНИЯ

Введение

Современный рынок медицинских услуг в России демонстрирует устойчивый рост. По данным 2023 года, объём рынка лабораторной диагностики в сегменте B2C составляет 90 млрд рублей, а рынок лучевой диагностики (КТ/МРТ) только в Москве оценивается в 25,6 млрд рублей [1]. При этом наблюдается значительный рост поисковых запросов, связанных с медицинскими услугами: количество запросов «сдать анализы» выросло в 1,5 раза и достигло 460 тыс. в 2025 году, запросы «МРТ» составляют 1 млн, а «УЗИ» — 1,7 млн запросов в год [2].

Несмотря на растущий спрос, процесс записи в медицинские учреждения остаётся неудобным для пациентов. Основные проблемы включают: длительный поиск подходящей клиники, необходимость совершать множество телефонных звонков, отсутствие единого сервиса для сравнения услуг и онлайн-записи. Для клиник это приводит к потере потенциальных пациентов, росту затрат на содержание колл-центров и низкой конверсии обращений в записи.

Целью данной работы является разработка программного решения, объединяющего функции B2C-платформы для пациентов и B2B-системы для клиник, обеспечивающего удобную онлайн-запись с интеграцией в существующие медицинские информационные системы (МИС).

Анализ существующих решений

На российском рынке представлено несколько сервисов онлайн-записи в медицинские учреждения. К основным относятся: СберЗдоровье, НаПоправку, ПроДокторов [3]. Проведённый сравнительный анализ выявил следующие особенности.

СберЗдоровье работает по модели маркетплейса, однако не предоставляет единого B2C-приложения для пациентов. Сервис НаПоправку функционирует как агрегатор, но имеет ограниченные возможности интеграции с МИС клиник. ПроДокторов осуществляет интеграцию через платформу MedFlex, что создаёт дополнительные сложности при подключении. Общим недостатком существующих решений является отсутствие глубокой интеграции с медицинскими информационными системами без необходимости их замены, а также недостаточное использование технологий искусственного интеллекта для улучшения пользовательского опыта.

Архитектура разработанного решения

Разработанная система представляет собой комплексное решение, состоящее из двух взаимосвязанных компонентов.

Первый компонент — B2C-платформа для пациентов. Данная платформа обеспечивает единый интерфейс для поиска клиник и врачей, просмотра доступных временных слотов и осуществления онлайн-записи. Пользователь может найти необходимого специалиста, сравнить условия в различных клиниках и записаться на приём без необходимости совершать телефонные звонки.

Второй компонент — B2B-решение для клиник. Это коробочное решение, которое интегрируется с существующими МИС клиники (Renovatio, Infoclinica и другие) и обеспечивает синхронизацию расписания в реальном времени. Система автоматически отправляет напоминания пациентам, что снижает количество неявок (no-show).

Ключевой особенностью архитектуры является возможность глубокой интеграции с МИС без замены существующей системы клиники. Реализована гибкая стратегия подключения, позволяющая адаптироваться к особенностям различных медицинских информационных систем.

Технические требования и их реализация

При проектировании системы были определены нефункциональные требования (NFR), обеспечивающие высокое качество сервиса [4].

В части производительности установлены следующие целевые показатели: время поиска доступных слотов записи — p95 менее 500 мс; время получения AI-рекомендаций — p95 менее 3 секунд; время загрузки расписания врача — p95 менее 200 мс; доступность API — не менее 99,9%.

Требования безопасности включают: многофакторную аутентификацию (MFA) для медицинского персонала; ролевую модель авторизации (RBAC); шифрование данных по стандарту AES-256; соответствие требованиям ФЗ-152 о персональных данных и стандарту GDPR [5].

Для обеспечения надёжности реализованы: ACID-транзакции для операций записи; механизм graceful degradation при недоступности AI-компонентов; резервное копирование данных и ведение журнала сверки.

Функциональные возможности MVP

В рамках разработки MVP реализован следующий функционал.

Для пациентов: поиск врачей и клиник по специализации и местоположению; просмотр доступного расписания в реальном времени; онлайн-запись на приём; получение автоматических напоминаний о предстоящем визите; базовый AI-триаж симптомов, предоставляющий рекомендации по выбору специалиста.

Для клиник: централизованное управление расписанием; синхронизация с МИС в реальном времени; аналитика по записям и конверсии; инструменты снижения неявок.

Для администраторов: единый интерфейс управления; мониторинг загрузки врачей; отчётность по ключевым метрикам.

Результаты тестирования

В процессе разработки MVP было проведено два масштабных тестирования с участием реальных пользователей. Тестирование позволило получить обратную связь, выявить ошибки и улучшить пользовательский опыт (UX).

По результатам тестирования были определены метрики успеха для различных категорий пользователей. Для пациентов: 95% записей должны совершаться менее чем за 3 минуты. Для врачей: время загрузки интерфейса расписания не должно превышать 2 секунд. Для владельцев клиник: возврат инвестиций (ROI) должен превышать 1 в течение 12 месяцев использования.

Важно отметить, что направление развития проекта не изменилось по результатам тестирования, поскольку набор функционала MVP изначально был основан на результатах глубинных интервью с потенциальными пользователями.

Конкурентные преимущества

Сравнительный анализ разработанного решения с конкурентами выявил следующие преимущества.

В области AI-функций: в отличие от СберЗдоровья, где AI отсутствует, и мировых аналогов с базовыми функциями, разработанное решение включает AI-триаж симптомов и анализ анамнеза.

По модели монетизации: реализована гибридная модель, сочетающая преимущества подписки и оплаты за привлечённых пациентов.

Экономическое обоснование

Анализ потенциала рынка показал значительные возможности для масштабирования. Крупные сети лабораторий, такие как INVITRO и Гемотест, обслуживают более 25 млн пациентов в год [6].

Разработаны три модели монетизации: SaaS-подписка для клиник с потенциалом более 750 млн руб. в год; комиссия за привлечённого пациента (100-300 руб.) с потенциалом 25 млн руб. в год; комиссия с транзакций (1% от оборота) с потенциалом 750 млн руб. в год.

Заключение

В результате проведённой работы разработан и протестирован MVP агрегатора онлайн-записей в медицинские клиники. Система объединяет B2C-платформу для пациентов и B2B-решение для клиник, обеспечивая глубокую интеграцию с существующими МИС.

Подтверждены ключевые гипотезы проекта: пользователи испытывают неудобства при записи по телефону; скорость записи является критически важным фактором; рынок частных медицинских услуг демонстрирует устойчивый рост.

Дальнейшее развитие проекта предполагает расширение AI-функционала, разработку мобильного приложения и масштабирование через партнёрства с сетевыми клиниками.